基因芯片研究

1、 研究源于数据 1 研究创造价值 芯朋微芯朋微：立足模拟芯片，立足模拟芯片，PMICPMIC 龙头起航龙头起航 方正证券研究所证券研究报告方正证券研究所证券研究报告 芯朋微(688508) 公司研究 电子行业电子行业 公司投资价值分析报告 2020.07.28/暂无评级 分析师：分析师： 陈杭 执业证书编号： S1220519110008 E- 行业相对指数表现行业相对指数表现： 。

2、 证券证券研究报告研究报告| 公司公司深度报告深度报告 信息技术信息技术 | 互联网互联网 强烈推荐强烈推荐-A（首次首次） 国联股份国联股份 603613.SH 当前股价：67.75 元 2020年年05月月24日日 工业工业互联网龙头的电商“基因”及“模式”互联网龙头的电商“基因”及“模式” 基础数据基础数据 上证综指 2814 总股本（万股） 20418 已上市流通股（万股） 5。

3、 和而泰和而泰（002402） 智能控制龙头智能控制龙头，射频芯片射频芯片可期可期 王彦龙（分析师）王彦龙（分析师） 程硕（分析师）程硕（分析师） 王聪（分析师）王聪（分析师） 010-83939775 010-83939786 021-38676820 证书编号 S0880519100003 S0880519100002 S0880517010002 本报告导读：本报告导。

4、医药生物医药生物/医疗器械医疗器械 1 / 28 华大基因华大基因（300676.SZ） 2020 年 06 月 13 日 投资评级：投资评级：买入买入（首次首次） 日期 2020/6/13 当前股价(元) 136.05 一年最高最低(元) 137.85/54.47 总市值(亿元) 544.34 流通市值(亿元) 332.64 总股本(亿股) 4.00 流通股本(亿股) 2.45 近。

5、 1 研究创造价值 探寻千亿宠物赛道，挖掘公司成长基因探寻千亿宠物赛道，挖掘公司成长基因 方正证券研究所证券研究报告方正证券研究所证券研究报告 中宠股份(002891) 公司研究 农林牧渔行业农林牧渔行业 公司深度报告 2020.05.26/推荐(维持) 农林牧渔分析师农林牧渔分析师 程一胜 执业证书编号： S1220516090002 TEL: 021-50196810 E-mail：。

6、AI芯片行业研究报告 2019年 2 2019.6 iResearch Inc. 摘要 来源：艾瑞研究院自主绘制。
芯片行业具有资本和技术壁垒双高的特点，高昂的研发费用需要广大的市场进行支 撑，对于AI芯片厂商来说除了核心软硬件技术开发实力外，市场洞察及成本控制亦 是不可或缺的能力； 行业当前接近Gartner技术曲线泡沫顶端，未来12年。

7、分析的核心与中圈潜在消费者的人群特征与消费态度（中图）。
未来市场预测：未来五年内中国消费级基因检测市场将迎来指数型高速增长期。
预计2019年消费者规模达到350万以上，2022年消费者规模将超过5500万，即全部的核心潜在消费者和约90%的中圈潜在消费者将转化为实际消费者。
行业发展预测：数据质量是企业的核心壁垒，也会成为企业的分水岭，预计未来五年行业面临洗牌。
借鉴美国FDA，预计中国也会在不久的将来建立消费级基因检测的行业标准与监管政策。

8、康以及国家对于医疗实力的重视程度增加。
另一个则是我国对医疗行业的整体实力重视。
技术端则是主要体现在检测成本的下降、二代测序和三代测序技术的互补发展。
二级市场占据A股基因检测概念的成分股以基因测序服务商为主导。
而在美股市场市值领先的企业则是以销售测序仪器和提供检测试剂的企业。
议价能力强的产业上游是我国基因检测市场空间的决定基础。
国内企业多参与基因检测服务市场，应用市场中，消费型基因检测竞争激烈，无创产前检测发展相对成熟，肿瘤市场增长空间大 无创产前检测作为国内应用市场最开放的领域，不论是政策倾向还是技术可行性都已被市场证明，但市场渗透率有限，检测手段覆盖染色体病变风险范围有限。
基因检测在肿瘤领域的应用主要包括肿瘤易感预测、肿瘤早期诊断、个体化用药、术后检测。
其中，技术发展的成熟度排列顺序从成熟到早期依次为：个体化用药术后检测早期诊断肿瘤易感预测。
消费型基因检测的参与者数量众多，主要参与者是创业公司。
市场进入壁垒较低，应用技术多采用基因芯片。
内容目录：什么是基因检测，基因检测分为哪几类？基因检测的行业驱动力有哪些？基因检测的行业玩家分别深耕在哪几个领域？无创产检、肿瘤检测、消费型检测，三类服务行业现状如何？基因检测行业未来的发展趋势和潜在风险又有哪些？。

9、公众中的普及率较低，科普水平有待提升。
其次，普通公众关注基因编辑技术相关信息的动机多来自自我满足和参与互动的目的；同时，普通公众对基因编辑技术相关信息的需求度较高，了解意愿较强烈，这表明如果能针对普通公众的需求来提供相关的信息，将能够有效的提高普通公众对基因编辑的认知与了解。
最后，普通公众对基因编辑技术的研究、开发和应用持积极态度，并有较高的使用意愿；同时在基因编辑技术的使用上，普通公众较信任政府决策。
哈佛大学公共卫生学院 2016 年开展的一项针对 1000 名美国成年人的调查显示，大多数美国人对改变未出生的婴儿的遗传特征持保留意见，但支持使用基因编辑技术对有严重疾病的患者进行治疗；且他们普遍对基因检测感兴趣、支持基因编辑开发和研究。
在基因编辑技术的使用上，他们最信任科学家、技术专家或医生的决策。
2017 年，发表在科学杂志的一项针对 1600 名美国成年人的调查显示，59% 的受访者支持基因编辑治疗技术。
相似地，皮尤研究中心 2018 年 4 月 23 日至 5 月 6 日针对 2537 名美国成年人的一项调查显示， 60% 的美国人支持对未出生婴儿进行基因编辑。
他们普遍认为为了降低患严重疾病的风险，基因编辑是一种有效的医疗手段。
这比该中心在 2016 年针对4726 名美国成年人的调查中 48% 的支持率有了显著的提升。
宗教信仰可能是美国公众对基因编辑技术。

10、电影中的幻想，而是真实存在你我的生活之中，其中AI芯片正是实现这个可能的关键。
对于人工智能与芯片行业来说， AI芯片也是吹皱一池春水，推进两个产业新发展的关键。
研究背景与目的在20世纪80年代时，日本即已开始尝试开发新一代的人工智能计算机，但当时碍于芯片算力不足，加上采用专家系统并不能让机器去学习“人类不知道”的事情，导致计划失败，因此人们认为人类无法在短期内实现人工智能。
20世纪80年代到现在，人工智能已经向前踏一大步，科学家在国际象棋和围棋的人机竞赛上的成果使世人惊艳，ImageNet计算机视觉竞赛的成果更是直接让AI算法落地发展成商业产品。
期间，有两则事件对于 AI 芯片的发展很重要：第一，陈天石博士团队的 “DianNao”系列论文让科学界看到，在冯诺依曼架构下亦能实现AI专用芯片。
第二，Google推出使用（AI芯片）TPU运算架构的AlphaGo，接连打败李世石和柯洁，让半导体和人工智能产业看到专用芯片的商业价值已到。
中、美两国自然不想错过这个趋势，纷纷推出相对应的政策引领行业发展，中国政府的新一代人工智能发展规划将神经网络芯片（即AI芯片）视作整个人工智能发展战略的基础元件，加强扶持行业发展，使中国不在未来芯片的发展上再次掉队。
现在，中国已经存在超过20家以上的新创AI芯片设计企业，融资总额超过30亿美元，但是市场上。

11、终端对于AI芯片需求更加分散，不同场景需要综合考虑芯片的PPACR。
AI芯片作为协处理器难以单独实现应用功能，对厂家软件及系统开发交付能力同样有很高的考量。
不同的应用场景中，拥有较高的固有行业壁垒，这需要AI芯片厂商能够加强与产业固有主体的合作，融入现有产业结构；芯片行业具有资本和技术壁垒双高的特点，高昂的研发费用需要广大的市场进行支撑，对于AI芯片厂商来说除了核心软硬件技术开发实力外，市场洞察及成本控制亦是不可或缺的能力；行业当前接近Gartner技术曲线泡沫顶端，未来12年将会面临市场对于产品的检验，只有通过市场检验和筛选的优质团队才能够继续获得产业、政策和资本的青睐和继续支持。

12、度。
而科创板的创新，则有机会通过资本创新实现半导体制造号业的加速发展。
截至2017年年底，国家大基金成立三年多，累计项目承诺投资额1188亿元，实际出资818亿元，分别占一期总规模的86和61，二期拟募集1500亿2000亿元人民币，都是用来支持国内芯片的发展。
同时资本市场也为助力芯片上市公司发展，大基金一期以IC制造为主，具体分布为：集成电路制造67%，设计17%，封测10%，装备材料类 6%，目前已上市集成电路设计公司超过20家，有70家半导体和元器件行业上市公司。
中国半导体行业近年来在国际市场上扮演的角色越来越重要， 2017 年国内半导体市场规模达到 16860 亿元，2010-2017 年复合增速为 10.32%，远高于全球半导体行业2.37%平均增速，成为全球半导体市场重要驱动引擎。
中国市场占据了全球芯片市场50%以上，但每年进口芯片需要花费3000亿美元，比排在第二名的原油进口金额高出公一倍之多。
形成这种不对称尴尬局面的根本原因是中国不信能自主生产和设计芯片，目前仅是芯片大国而非芯片强国。
在芯片生产领域，中国企业虽然能够生产芯片，但是生产芯片的工具和制造工艺均被国外几个公司垄断，能够掌握芯片生产技术的中国企业几乎为零。
行业概况芯片行业发展前景根据中国制造2025,到2020年我国芯片自给率将达到40%，2025年将达到50%，未来10年我国将是全球半导体。

13、 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 / 25 公司研究|信息技术|半导体与半导体生产设备 证券研究报告 晶丰明源晶丰明源(688368)公司首次覆盖公司首次覆盖 报告报告 2020 年 08 月 06 日 立足立足智能智能化驱动芯片，化驱动芯片，向模拟芯片向模拟芯片 PMIC 领域进军领域进军 晶丰明源晶丰明源(688368)公司公司深度报告深度报告 报告要点：报告要点： 通用芯片稳定。

14、 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。
1 证券研究报告证券研究报告 公司研究/首次覆盖 2020年08月18日 农林牧渔农林牧渔/种植业种植业 当前价格(元)： 23.01 目标价格(元)： 30.75 陈莉陈莉 SAC No. S0570520070001 研究员 SFC No. BMV473 0755-82766183 杨天明杨天明 SAC No. S0570。

15、智能驾驶对于摄像头数量需求的增加；安防领域来自国家高清视频的建设，以及更低功耗更高效率摄像头需求的推动。
摄像头芯片行业高壁垒：目前第一梯队的索尼，三星和豪威切分近70%的市场份额，未来有望达到90%，其他厂商主要由于技术能力的不足，只能在低像素副摄像头领域占有一小部分的份额。

16、质评估的依据。
在疾病预防和治疗方面，基因检测可以鉴定基因突变，对那些可能致病的突变能起到提前预知和预防的作用，对已患病者则可以提供有针对性、有效的治疗；还可应用于身份鉴识、亲子关系鉴定、追溯祖源，以及先天体质、特质潜能的分析等。
了解这些基因信息，有助于人类更好地应对疾病和健康风险。
2、基因检测应用场景作为一项生命科学领域基础技术，基因检测可用于农业育种、司法鉴定、食品安全等多个行业。
但围绕医疗行业的应用为本篇报告的重点研究方向。
基因检测在医疗领域应用场景大致分三类：科研级、临床级和消费级。
科研级应用面向科研机构、高等院校和药企。
临床级应用面向患者，检测结果应具有临床意义，可作为医生诊断、治疗依据。
消费级应用面向普通消费者，包括皮肤检测、运动能力检测等。
其中临床级目前应用范围最广、商业价值最大。
较为成熟的应用场景依次为无创产前基因检测、科技服务、单基因遗传病诊断、肿瘤用药伴随诊断等。
基因检测被广泛应用于医疗健康各环节，为逐步实现精准医疗提供了良好的基础，主要表现为实现精准预防、精准预测、精确诊断及精准治疗。
3、基因检测技术分类应用较广的基因检测技术大致分三类：基因测序、以核酸扩增为基础的 PCR 技术，以荧光杂交检测为基础的 FISH 技术。
这三类技术沟通构成了基因检测基础，大部分基因检测项目都有赖于这三项基础技术开展。
此外基因芯片技术应用范围也较广。

17、基因检测行业报告2019.6 微信公众号：参照系 基因检测行业研究报告 附157家关联企业介绍 Business Report 基于参照系企业数据库数据截至2019年6月 基因检测行业报告2019.6 微信公众号：参照系 参照系 研究报告成果 3D打印 3D打印是“增材制造技术”，制造成 本低、生产周期短，被誉为“第三次工 业革命最具标志性的生产技术” 无人驾驶 无人驾驶汽车的技术研究可以分为两。

18、请务必阅读正文之后的重要声明部分请务必阅读正文之后的重要声明部分 评级：评级：增持增持(首次首次) 市场价格：市场价格：166.77 分析师：闻学臣 执业证书编号：S0740519090007 Email： 分析师：何柄谕 执业证书编号：S0740519090003 Email： 分析师：杨亚宇分析师：杨亚宇 执业证书编号：执业证书编号：S0740520090003 Email： 相。

19、计算计算机机 2020 年 12 月 24 日 全志科技 300458 立足智能芯片 放眼智能车载 请务必阅读正文后免责条款 公 司 报 告 公 司 首 次 覆 盖 报 告 推荐推荐首次首次 现价：现价：37.88 元元 主要数据主要数据 。

20、pnbsp;信息平权带动功效性需求，渠道红利释放供给，功效护肤方兴未已nbsp;pp自媒体时代打破信息壁垒，成分党兴起推动高效安全护肤认知nbsp;pp36.1女性存在敏感性皮肤问题，针对性敏感肌修护产品应运而生。
根据何黎教授郑捷教授等 3。

21、p我国工程机械行业的竞争力越来越强，崛起了三一重工徐工集团中联重科等 优质工程机械企业，这些企业在国内市占率不断提升的同时，也在积极拓展海外业务，加强海外营销网络建设。
2019 年我国工程机械出口规模不到 250 亿美元，占全球总 销售额较。

22、基因治疗 CRO 服务分析基因治疗 CRO 提供药物发现阶段临床前研究阶段临床研究阶段的相关研究服务，其中药物发现阶段主要包括目的基因筛选和确认目的基因功能研究载体选择构建与验证此服务横跨药物发现阶段与临床前研究阶段等;临床前研究阶段主要包。

23、物联网发展进程:云端训练与终端推理人工智能的实现分为训练过程与推理过程，由云端进行训练，由终端设备进行推理.训练过程:对海量历史数据进行分析处理，生成模型。
训练过程耗时，对算力要求高。
推理过程:根据训练好的模型，对新接受的数据进行推理判断。

24、2022 年深度行业分析研究报告 细胞细胞与与基因基因疗法疗法潜力潜力巨大，有望迎来爆发式增长巨大，有望迎来爆发式增长病毒载体生产供需分析病毒载体生产供需分析相关公司相关公司123PPT模板下载： 1.细胞与细胞与基因基因疗法疗法潜力潜力巨。

25、 2018 人工智能芯片 研究报告 AMiner 研究报告第十四期 清华大学计算机系中国工程科技知识中心 2018 年 10 月 知识智能联合研究中心清华大学计算机系中国工程科技知识中心 知识智能联合研究中心KI 2018 年 11 月 Z。